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Diese Diplomarbeit befasst sich damit, den SURF-Algorithmus zur performanten Extraktion von lokalen Bildmerkmalen aus Graustufenbildern auf Farbbilder zu erweitern. Dazu werden zuerst verschiedene quelloffene Implementationen mit der Originalimplementation verglichen. Die Implementation mit der größten Ähnlichkeit zum Original wird als Ausgangsbasis genutzt, um verschiedene Erweiterungen zu testen. Dabei werden Verfahren adaptiert, die den SIFT-Algorithmus auf Farbbilder erweitern. Zur Evaluation der Ergebnisse wird zum Einen die Unterscheidungskraft der Merkmale sowie deren Invarianz gegenüber verschiedenen Bildtransformationen gemessen. Hier werden verschiedene Verfahren einander gegenüber gestellt. Zum Anderen wird auf Basis des entwickelten Algorithmus ein Framework zur Objekterkennung auf einem autonomen Robotersystem entwickelt und dieses evaluiert.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.
The determination of a cameras position and orientation from point correspondences between 3d-positions and their image positions in computervision is known as pose estimation. Many modern applications benefit from the knowledge about the cameras absolute orientation in the reference frame at the time of image formation. To this extend a model is built from a sequence of images using structurefrom- motion techniques and SIFT features. The model is built from a single offthe- shelf monocular camera which can be moved freehand. No a priori knowledge of the cameras position is needed while model construction. In a second step the pose of a camera wich shows partial content of the constructed model is computed. Mapping these model features and the features of the new image leads to the 3d- 2d-correspondences which are the basis of linear optimization methods for solving the camera pose. The system relies on a precalibrated camera and a manual selection of adequate SIFT features for initial epipolar geometry estimation while model construction.
Im Rahmen der Glaukomdiagnostik sind Größe und Position des Sehnervkopfes wichtige Parameter zur Klassifikation des Auges. Das Finden und exakte Markieren der Papille ist ein subjektiver Vorgang und kann von Arzt zu Arzt stark variieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatischen Verfahrens zur Detektion der Papille. Zunächst wird der medizinische Hintergrund erläutert (Aufbau des Auges, Glaukom) und das bildgebende Verfahren, der Heidelberg Retina Tomograph, dargestellt. Nach einer Diskussion bisheriger Ansätze zur Detektion der Papille wird ein eigenes Verfahren entwickelt und detailliert beschrieben. Für bei der Implementation aufgetretene Probleme werden Ansätze zur Optimierung vorgeschlagen.
Das sichere Befahren von komplexen und unstruktierten Umgebungen durch autonome Roboter ist seit den Anfängen der Robotik ein Problem und bis heute eine Herausforderung geblieben. In dieser Studienarbeit werden drei Verfahren basierend auf 3-D-Laserscans, Höhenvarianz, der Principle Component Analysis (PCA) und Tiefenbildverarbeitung vorgestellt, die es Robotern ermöglichen, das sie umgebende Terrain zu klassifizieren und die Befahrbarkeit zu bewerten, sodass eine sichere Navigation auch in Bereichen möglich wird, die mit reinen 2-D-Laserscannern nicht sicher befahren werden können. Hierzu werden 3-D-Laserscans mit einem 2-D-Laserscanner erstellt, der auf einer Roll-Tilt-Einheit basierend auf Servos montiert ist, und gleichzeitig auch zur Kartierung und Navigation eingesetzt wird. Die einzeln aufgenommenen 2-D-Scans werden dann anhand des Bewegungsmodells der Roll-Tilt-Einheit in ein emeinsames 3-D-Koordinatensystem transformiert und mit für die 3-D-Punktwolkenerarbeitung üblichen Datenstrukturen (Gittern, etc.) und den o.g. Methoden klassifiziert. Die Verwendung von Servos zur Bewegung des 2-D-Scanners erfordert außerdem eine Kalibrierung und Genauigkeitsbetrachtung derselben, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und Aussagen über die Qualität der 3-D-Scans treffen zu können. Als Ergebnis liegen drei Implementierungen vor, welche evolutionär entstanden sind. Das beschriebene Höhenvarianz-Verfahren wurde im Laufe dieser Studienarbeit von einem Principle Component Analysis basierten Verfahren, das bessere Ergebnisse insbesondere bei schrägen Untergründen und geringer Punktdichte bringt, abgelöst. Die Verfahren arbeiten beide zuverlässig, sind jedoch natürlich stark von der Genauigkeit der zur Erstellung der Scans verwendeten Hardware abhängig, die oft für Fehlklassifikationen verantwortlich war. Die zum Schluss entwickelte Tiefenbildverarbeitung zielt darauf ab, Abgründe zu erkennen und tut dies bei entsprechender Erkennbarkeit des Abgrunds im Tiefenbild auch zuverlässig.
Das Ziel dieser Arbeit war die Verbesserung einer Positions- und Orientierungsangabe einer Kamera mit Hilfe von bildbasierten Registrierungsverfahren. Des Weiteren sollte herausgefunden werden, inwieweit eine Beschleunigung der Registrierung erreicht werden kann, wenn die Berechnung der Abstandsmaße auf den Grafikprozessor ausgelagert wird. Für das in dieser Arbeit angestrebte System sollte herausgefunden werden, ob und in welchem Maße eine Verbesserung der ursprünglichen Positionsangabe eingetreten ist. Mit dieser Arbeit wurde erreicht, dass ein lauffähiges und in zahlreichen Tests evaluiertes System unter dem Betriebssystem Linux zur Verfügung steht.
Der Hokuyo URG-04LX Laserscanner wird auf der mobilen Roboterplattform "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen zur Kartenerstellung und Kollisionsvermeidung eingesetzt. Die Navigation auf Grundlage der 2D-Scans wird den gewachsenen Anforderungen der Rescue-Arenen nicht mehr gerecht. Eine Verwendung von kommerziellen 3D-Laserscannern kommt wegen der hohen Anschaffungskosten nicht in Frage. Idee: Einsatz von mehreren günstigen 2D-Laserscannern mit unterschiedlichen Blickwinkeln oder aber die aktive Veränderung der Scanebene. Das Variieren der Scanebene erfolgt durch Schwenken oder Drehen des Laserscanners. Die Orientierung des Laserscanners im Raum liefert die dritte Dimension. Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Plattform entwickelt werden, die es durch rotative Lagerung des Laserscanners ermöglicht, 3D-Laserscans der Umgebung zu erzeugen. Hierbei soll ein möglichst einfacher Aufbau erreicht werden, der es weiterhin ermöglicht, den Laserscanner zur Erzeugung von 2D-Karten zu benutzen. Um das Stereokamerasystem des Roboters nicht zu beeinträchtigen, wird zusätzlich ein sehr kompakter Aufbau angestrebt.
Im Rahmen der Arbeit wurde ein mehrstufiger Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, aus Bildfolgen eine Trajektorie der Kamerabewegung zu rekonstruieren. Die Kalibrierung der Kamera beruht auf dem Verfahren von Zhang und ermöglicht den Ausgleich der durch das Objektiv entstehenden radialen Verzerrung der Bilder. Die sich anschließende Detektion prägnanter Merkmale wird durch den SIFT-Operator geleistet, welcher neben subpixelgenauer Lokalisation der Merkmale zusätzlich einen stark markanten Deskriptor zu deren Beschreibung liefert. Außerdem sind die Merkmale invariant gegenüber Rotationen, was für einige mögliche Anwendungsfälle sehr relevant ist. Die Suche nach Korrespondenzen wurde auf Basis der Distance Ratio ausgeführt. Hier wurde eine komplette Formalisierung der Korrelationsbeziehung zwischen Merkmalsvektoren präsentiert, welche eindeutig eine symmetrische Beziehung zwischen SIFT-Merkmalsvektoren definiert, die den an eine Korrespondenz gestellten Ansprüchen gerecht wird. Zusätzlich wurde motiviert, warum die sonst in der Bildverarbeitung gängige Methode der Hierarchisierung zur Reduktion des Aufwands in diesem speziellen Fall zu schlechteren Inlier-Raten in den gefundenen Korrespondenzen führen kann. Anschließend wurde ein genereller Überblick über den RANSAC-Algorithmus und die aus ihm entspringenden Derivate gegeben.
Die Selbstlokalisation von Robotern ist schon seit Jahren ein aktuelles Forschungsthema, das insbesondere durch immer weiterentwickelte Techniken und Verfahren verbessert werden kann. Insbesondere finden Laserscanner in der Robotik immer häufiger Anwendung. In dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Fusionierung von Kamerabildern und 3D-Laserscannerdaten eine robuste und schnelle Selbstlokalisation theoretisch sowie praktisch realisierbar ist.
In this thesis, different approaches to calibrate an optical microscope will be presented. State-of-the-art algorithms are implemented and improvements are done to get more stable results and make the calibration process more flexible. Algorithms are developed to calibrate some of the camera parameters in advance in order to achieve better end results for the calibration process. In addition, techniques will be discussed on how to reduce errors produced by noise on a given input data set so that correct parameters for a specific camera model can be calibrated. These algorithms are evaluated and compared on real and syntetic data sets.
The goal of this bachelor thesis was to add an image processing step to the music recognition software AudiVeris, in order to extract data even from faulty music sheet images. The procedure starts with a binarization using a regional version of Otsu's method. Following this the music sheet is searched for possible bendings, similar to those a hardcover book would cause. To achieve this the Hough transform is used for line detection and the k-means algorithm for cluster detection. Thereafter the music image is straightened using the discovered curvature.
The present work starts with an introduction of methods for three-dimensional curve skeletonization. Different kinds of historic and recent skeletonization approaches are analysed in detail. Later on, a state-of-the-art skeletonization algorithm is introduced. This algorithm deals as a basis for the own approach presented subsequently. After the description and definition of a new method improving the state-of-the-art algorithm, experiments are conducted to get appraisable results. Next, a ground truth is described which has been set up manually by humans. The human similarity evaluations are compared with the results of the automatic computer-based similarity measures provided by the own approach. For this comparison, standard evaluation criteria from the field of information retrieval have been used.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, katadioptrische Stereosysteme aufzubauen und zu testen. Hierfür gilt es, die Komponenten auszuwählen und zu beschaffen. Es soll ein System mit einem Planspiegel und eines mit einem gekrümmten Spiegel aufgebaut werden. Die Vorgehensweise in beiden Fällen unterscheidet sich jedoch deutlich voneinander. Das Planspiegel-System wird unter den Vorraussetzungen angefertigt, dass es möglichst kostengünstig ist und bietet sich vor allem deshalb für eine solches Vorgehen an, da es mit handelsüblichen Komponenten realisierbar ist. Die Verwendung dieser Komponenten bringt allerdings Einschränkungen in der Bildqualität mit sich. Hinzu kommt noch die Tatsache, dass es sich um eine Computational Camera mit geringer Komplexität handelt, da es direkt rektifizierte Ergebnisse liefert und aufgrund dessen leicht zu implementieren ist. Diese Kombination von Eigenschaften macht es zu einem geeigneten Kandidaten für eine solche Herangehensweise. Das radiale System wird hingegen unter der Prämisse maximaler Qualität gebaut. Der verwendete Spiegel ist eine Einzelanfertigung und zusätzlich wird ein zirkuläres Fisheye-Objektiv benötigt, was die Kosten für ein solches System relativ hoch werden lässt. Des Weiteren ist die Dekodierung der Rohaufnahmen deutlich komplexer, als bei den bereits rektifizierten Aufnahmen des Planspiegel-Systems. Nach erfolgreichem Aufbau der beiden Gesamtsysteme sollen diese unter qualitativen Aspekten miteinander verglichen werden.